صديقي كاران، مطور مستقل في بنغالور، كان يبني وكيل على السلسلة يحدد إطلاقات الرموز المشبوهة للمتداولين.

بدأ باستخدام واجهة برمجة تطبيقات الذكاء الاصطناعي المركزية. كانت الأمور جيدة في البداية، ولكن بمجرد أن حصل وكيله على مزيد من المستخدمين، ارتفعت التكاليف بشكل كبير ولم يكن لديه رؤية واضحة حول ما إذا كان النموذج يعمل فعليًا بما قام بتحميله. من الصعب بناء الثقة عندما لا يمكنك إثبات ذلك.

انتقل إلى #OpenGreadient
قام بدفع نموذج الكشف الخاص به إلى مركز النماذج ويقوم بتشغيل الاستدلال من خلال حزمة تطوير البرمجيات. الآن كل مخرجات تأتي مع دليل يمكنك التحقق منه على السلسلة، حتى يمكن لأي شخص يستخدم وكيله التحقق من أن المنطق لم يتغير في الكواليس.

ما الذي تغير بالنسبة له
1. انخفضت تكاليف الاستدلال لأن النموذج يعمل على شبكة GPU موزعة بدلاً من فاتورة مزود واحد.
2. بدأت بروتوكولات أخرى بسحب نموذجه لوحات التحكم الخاصة بها ويكسب مكافآت من ذلك.
3. المتداولون يثقون في التنبيهات أكثر لأن النتائج قابلة للتحقق، وليس فقط "ثق بي يا صديقي".

$OpenGradient تتخذ موقعًا كطبقة البنية التحتية للذكاء الاصطناعي في DeFi - مما يمنح المطورين طريقة لتشغيل نماذج شفافة، قابلة للتدقيق، وقابلة للت monetization بدون أن يكونوا محبوسين في واجهات برمجة التطبيقات المركزية. #opg $OPG